Concentración en membrana polimérica de solución de litio-magnesio para la recuperación sostenible de recursos con...

Área de la Ciencia:

• Ciencias de los materiales
• Ingeniería Química
• Ciencias del medio ambiente

Sus antecedentes:

• La recuperación eficiente de recursos valiosos del agua de mar y las salmueras es vital para la sostenibilidad mundial.
• Los métodos convencionales de membrana luchan con limitaciones de rendimiento y mecanismos poco claros.

Objetivo del estudio:

• Desarrollar un marco de aprendizaje automático para optimizar el rendimiento de las membranas de nanofiltración.
• Aclarar las relaciones estructura-proceso-rendimiento que rigen la recuperación de recursos.

Principales métodos:

• Modelos de aprendizaje automático utilizados para la optimización sistemática de las membranas de nanofiltración.
• Las explicaciones integradas de Shapley Additive (SHAP) y el análisis de dependencia parcial para comprender los factores que influyen.
• Empleado en la optimización de enjambres de partículas para mejorar el rendimiento.

Principales resultados:

• Se ha identificado el obstáculo estérico como factor dominante en el rendimiento de la separación.
• Determinación de las presiones óptimas a través de la membrana (5-10 bar) y de la rugosidad de la superficie (3,4-3,5 nm) para un alto rendimiento.
• Se logra una alta permeabilidad al agua (15,12 L·m−2·h−1) con un excelente rechazo de Li+ y Mg2+.

Conclusiones:

• El aprendizaje automático proporciona un poderoso paradigma para optimizar los procesos de membrana y comprender los mecanismos.
• Este enfoque ofrece una guía teórica para avanzar en la recuperación de recursos a base de membranas de las salmueras.